文章核心观点 中国银河证券认为英伟达GTC 2025大会后硬件发展带动软件及大模型高景气，推理应用发展刺激算力需求，算力相关板块有较大投资价值，建议关注运营商、光模块、光芯片及AIDC相关等细分子板块 [1][4] 推理算力增长情况 - 英伟达CEO称通往AGI、具身智能机器人、构建Omniverse与世界模型及虚拟“平行宇宙”均需算力，2024 - 2025年美国前四云厂采购GPU芯片数量成倍数增长 [1] - Semianalysis数据显示如今模型处理token数量是之前20倍，计算量是150倍，Blackwell性能比Hopper提高68倍，成本降87%，Rubin计划性能提升至Hopper 900倍，成本降99.97% [2] 英伟达软硬件发展情况 硬件方面 - 发布基于Blackwell架构的升级版Blackwell Ultra，强调推理端重大进展，可为数据中心提供50倍增收机会 [3] - 明确26 - 27年及更远期发展规划，硬件性能加速提升 [3] - 展示基于1.6T硅光引擎的CPO交换机系列，硬件端性能将持续高质量全方位提升 [3] 软件方面 - 发布专注简化推理部署和扩展的开放AI引擎栈Nvidia Dynamo，或开创推理软硬件效率新范式 [3] - 发布Nvidia Llama Nemotron，望以其推理模型为基础，通过NVIDIA AIQ架构探索相关方向形成生态闭环 [3] 投资建议 - 推理应用发展刺激算力需求，当前市场认为推理应用增长挤压算力板块成长空间的判断或偏离实际 [4] - 建议关注运营商如中国移动、中国联通、中国电信等；光模块如中际旭创、新易国盛等；光芯片如源杰科技、仕佳光子等；AIDC相关如光环新网、数据港等 [4]

DeepSeek推动AI产业变革 - ScalingLaw理论表明AI模型性能与参数量、数据量、计算量成正比，三者同步提升带来显著性能提升[3] - 公司通过优化模型性能和降低成本推动AI在中小企业、医疗、金融等传统行业的应用，刺激算力需求增长[3] - 公司与华为昇腾、海光等国产芯片厂商合作，增强国产算力自主可控性[3] - 通过蒸馏技术和算法优化降低模型存储需求和计算量，使AI模型能在手机、耳机等智能终端高效推理[3] - 国内多个手机厂商接入公司AI模型，智能穿戴设备成为端侧AI重要应用场景[3] - DeepSeek-R1具备高性能、低成本、开源优势，全球化影响力和用户基础为未来市场增长奠定基础[3] 大语言模型辅助投研 - 自动化编程插件支持VSCode多模式编程、文件操作、命令行集成及多模型API调用，可自动读取文件、安装依赖、运行代码并修复错误[4] - 大语言模型将投资决策主观因素转化为可量化变量，提升量化分析效率[4] - 模型可从分析师报告提取市场趋势、产业链信息及财务数据，为量化模型提供输入[5] - 通过情感分析技术从新闻、社交媒体等文本提取情绪和观点，优化对市场动向的理解[5] - 智能体如ChatGPTTask可自动执行定期获取信息、浏览网页等重复性任务，释放投研人员时间[5] - 知识库构建支持从历史数据快速提取信息，通过直接提问获取答案[5] - 大模型API服务如OpenRouter、火山引擎等为机构提供低运维成本方案，Ollama工具简化本地部署并保障数据隐私[5] AI陪伴与语音交互技术 - 豆包实时语音大模型在拟人度、情商、通话稳定性等维度评测得分4.36（满分5分），优于GPT-4o的3.18分[6] - 仅2%用户反馈豆包语音过于AI化，而GPT-4o该比例超30%[6] - 模型在情绪理解和情感表达的优势成为吸引用户、扩大市场份额的关键[6] - 语音交互技术或应用于智能助手、客服、教育、医疗等行业，可能引领相关领域技术标准[6] - 与Google、亚马逊等相比，豆包更注重情感化和拟人化体验，形成差异化竞争[6] 人形机器人与热管理技术 - 三花智控在家电领域关键产品如四通换向阀、电子膨胀阀全球市场份额达59%、58%[7] - 特斯拉计划2025年量产数千台人形机器人，2026年扩至5-10万台，2027年达50-100万台[7] - 机器人执行器总成价值初期10-20万元，量产后可降至5万元，利润空间随规模扩大[7] - 2025年汽车零部件业务预计恢复20%增长，中国新兴车企（理想、华为、小米等）销量提供支撑[7] - 2024年家电业务受益政策推动（国补、以旧换新），预计增长5-10%，贡献15亿元利润[7] - 2024-2026年归母净利润预计31.6亿、38.1亿、46.2亿元，增速分别为+8%、+21%、+21%[7] 推理算力市场与政策支持 - 政府强调自主创新，国资委发布"AI+"专项行动，政策红利持续释放[7] - AI和国产化龙头公司仍是未来配置主线，阿里计划三年AI基础设施投入超过去十年总和[7] - 推理算力需求因大模型应用扩展短期快速增长，成为算力行业重要驱动力[8]